flda特征选取matlab代码

以下是一份FLDA特征提取的MATLAB代码示例：

% 加载人脸图像数据
load face.mat

% 将人脸图像数据转换为行向量
X = reshape(X, size(X,1)*size(X,2), size(X,3));

% 将人脸图像数据按照类别分组
class = unique(y);
nClass = length(class);
nSample = size(X,2);
Xc = cell(nClass,1);
for i = 1:nClass
    Xc{i} = X(:,y==class(i));
end

% 计算类内散度矩阵和类间散度矩阵
Sw = zeros(size(X,1));
Sb = zeros(size(X,1));
mu = mean(X,2);
for i = 1:nClass
    Xi = Xc{i};
    mu_i = mean(Xi,2);
    Xi = Xi - repmat(mu_i, 1, size(Xi,2));
    Sw = Sw + Xi*Xi'; 
    Sb = Sb + size(Xi,2)*(mu_i-mu)*(mu_i-mu)';
end

% 计算广义特征值和广义特征向量
[V, D] = eig(Sb, Sw);

% 对广义特征向量进行排序，选择最大的K个特征向量
[~, idx] = sort(diag(D), 'descend');
V = V(:, idx(1:K));

% 将人脸图像数据投影到低维特征空间
Xf = V'*X;

% 显示投影后的人脸图像
figure;
for i = 1:nClass
    Xi = Xf(:,y==class(i));
    plot3(Xi(1,:),Xi(2,:),Xi(3,:),'.','MarkerSize',20);
    hold on;
end
grid on;
xlabel('Feature 1');
ylabel('Feature 2');
zlabel('Feature 3');
legend('Class 1','Class 2','Class 3','Class 4','Class 5');
title('FLDA Feature Extraction');

这段代码首先加载人脸图像数据，然后将人脸图像数据按照类别分组，计算类内散度矩阵和类间散度矩阵，然后求解广义特征值和广义特征向量。最后，将人脸图像数据投影到低维特征空间，并绘制投影后的人脸图像。请注意，这段代码中的K是需要自己设置的，可以根据实际情况进行调整。